AWS, 인공지능에 대한 비전을 제시하고 Trainium3에서 작동하는 세계 모델 공개

AWS는 2026년 9월 17일 열린 글로벌 회의에서 컴퓨팅을 위한 Trainium, 추론을 위한 Bedrock, 에이전트 구축을 위한 AgentCore를 포함하는 인프라 계층을 통해 인공지능 사용을 확대하는 구상을 제시했다. AWS의 최고 인공지능 및 기술 책임자인 Matt Wood는 클라우드 컴퓨팅이 컴퓨팅 자원을 널리 확산하는 데 기여했던 방식처럼, 인공지능 도구를 광범위하게 배포하고 이용할 수 있도록 하는 것이 회사의 목표라고 말했다.

이번 회의는 비전 소개에만 그치지 않았다. 스타트업 Odyssey는 세계 모델을 실시간으로 시연했다. 세계 모델은 수동으로 작성된 규칙에 전적으로 의존하는 대신, 대량의 동영상을 관찰해 물리학, 인과관계, 인간 행동을 학습하는 시스템이다.

게임 시뮬레이션을 넘어서는 세계 모델

Odyssey는 최신 세계 기반 모델인 Odyssey-3를 공개했으며, 이 모델은 Trainium3에서 학습되고 실행됐다. 발표에 따르면 이 모델은 학습한 세계에 대한 이해를 활용해 로봇을 제어하고, 인간형 로봇을 작동시키며, 차량을 운전하고, 드론을 유도하고, 다른 인공지능 시스템을 훈련할 수 있으며, 비디오 게임도 실행할 수 있다.

회사는 또한 여러 지능형 개체를 동일한 시뮬레이션 세계 안에 동시에 배치하는 다중 에이전트 모델인 Agora-2를 발표했다. Wood와 Odyssey의 최고경영자인 Oliver Cameron은 두 개의 컨트롤러를 사용해 직접 시뮬레이션에 들어갔고, 참석자들은 인공지능으로 생성된 환경 안에서 두 사람이 상호작용하고 전투하는 모습을 지켜봤다. Agora-2는 게임 엔진을 백그라운드에서 사용하지 않고 하나의 시뮬레이션에서 최대 20명의 참가자를 지원한다.

Cameron은 세계 모델이 언어 모델에서 GPT-3가 나타냈던 것과 유사한 전환점에 도달할 수 있다고 본다. 이 모델은 로봇공학, 자율주행, 과학, 의료, 교육, 게임, 국방, 에너지 분야에서 활용될 가능성이 있다. 이러한 비전은 모델이 세계의 작동 방식을 학습한 뒤에는 이전 시스템보다 적은 작업별 데이터만으로 새로운 과제를 습득할 수 있다는 주장에 기반한다.

인공지능 스타트업을 끌어들이는 Trainium

AWS는 Odyssey-3가 Trainium3에서 모델 연산의 80%를 넘는 사용률로 작동하며, 이는 업계 평균의 거의 두 배에 해당한다고 설명했다. 이러한 모델에는 수 주 동안 지속적인 컴퓨팅이 필요하며, AWS는 이러한 작업 방식이 범용 하드웨어에 도전이 된다고 말했다.

Trainium을 기반으로 구축하는 스타트업 목록에는 실시간 인터랙티브 환경을 위한 DeCart AI, 물리적 인공지능을 위한 Neura Robotics, 세계 모델 인프라를 위한 Reactor, 음악 생성을 위한 Splash Music, 코드 생성을 위한 Poolside가 포함된다.

실제로 무엇이 달라지는가?

이 자료는 AWS가 자신을 단순한 컴퓨팅 자원 제공업체가 아니라 칩과 인프라에서 추론 및 에이전트에 이르는 통합 계층으로 제시하려 한다는 점을 보여준다. 이는 장시간 실행되는 모델을 학습시키거나 동적인 환경과 상호작용하는 시스템을 구축해야 하는 기업에 중요할 수 있다. 그러나 제시된 성능 지표와 수치 대부분은 AWS 또는 참여 기업이 제공한 것이므로, 독립적인 테스트로 확인되기 전까지는 서비스 제공업체의 주장으로 받아들여야 한다. 또한 이번 시연만으로는 세계 모델이 민감한 분야에서 실제 운영에 사용할 준비가 됐다는 점이 입증되지 않으며, 이러한 시스템을 제공하는 데 필요한 비용이나 상업적 조건도 규정하지 않는다.